Los programadores fueron de los primeros profesionales en adoptar herramientas de inteligencia artificial generativa, pero quienes más provecho están sacando de modelos como ChatGPT y Claude son los abogados. La razón es simple: el mundo jurídico trabaja con cantidades gigantescas de documentos —contratos, licitaciones, cláusulas— que siguen patrones repetitivos ideales para ser procesados por un large language model. Esto convierte a la IA generativa en una aliada natural para quienes necesitan extraer información clave de textos extensos en poco tiempo.
¿Quiénes realmente aprovechan más la inteligencia artificial generativa?
Aunque los programadores ya contaban con herramientas como GitHub Copilot [0:44] y tenían el mindset de comunicarse con máquinas, los primeros en adoptar masivamente la IA generativa fueron los estudiantes de secundaria y universidad [0:30]. Sin embargo, en el ámbito profesional, los abogados están liderando el uso práctico gracias a la naturaleza de su trabajo.
Los documentos legales —contratos, licitaciones, acuerdos— contienen cláusulas con patrones reconocibles [2:05]: algunas te benefician, otras requieren prevención. Estos modelos fueron entrenados con enormes volúmenes de textos similares, lo que los hace especialmente efectivos para identificar requisitos, fechas y condiciones sin necesidad de leer cientos de páginas.
¿Cómo analizar una licitación completa sin leer cada página?
En el ejercicio práctico se cargó un documento de licitación pública del MINTIC (Ministerio de Tecnologías de Colombia) directamente en ChatGPT, sin darle contexto alguno [2:35]. El modelo identificó correctamente el tipo de documento con solo la instrucción: "entiende este documento".
Un detalle importante: no es necesario escribir con gramática perfecta. Estos modelos son resilientes a errores de ortografía y puntuación [3:25]. Si omites un signo de interrogación, el modelo interpreta correctamente tu intención. Esto reduce la barrera de entrada para cualquier usuario.
Cuando la primera respuesta resultó demasiado extensa, se aplicó el concepto de TLDR (too long; didn't read) [4:05] para obtener un resumen de apenas tres líneas. De ahí se pasó a preguntas específicas:
- Requisitos habilitantes: experiencia en transacciones, red de registro y otros criterios para aplicar [4:45].
- Cronograma y fechas clave: el modelo extrajo las fechas, aunque inicialmente las ordenó de la más reciente a la más antigua [5:30].
- Ajuste iterativo: con una instrucción sencilla se corrigió el orden cronológico sin necesidad de reformular todo el prompt [5:55].
¿Qué son las alucinaciones y cómo reducir su impacto?
Las alucinaciones [6:20] ocurren cuando un modelo genera respuestas que parecen coherentes y bien redactadas, pero están completamente desconectadas de la realidad. Esto sucede porque los modelos están obligados a producir una respuesta, incluso cuando no tienen información suficiente.
El porcentaje de alucinación puede rondar entre un 15 y un 20 %, dependiendo del prompt y del contexto proporcionado [6:40]. Para reducirlas se recomienda:
- Proveer documentos bien conectados entre sí.
- Trabajar en contextos independientes para cada conversación.
- Aplicar siempre pensamiento crítico antes de compartir resultados con otras personas [7:05].
Nunca se debe pasar el resultado de un LLM directamente a un tercero sin revisión humana.
¿Qué es canvas y por qué cambia la forma de trabajar con documentos?
La funcionalidad de canvas [7:30] es una característica que permite trabajar directamente sobre el contenido generado como si fuera un lienzo editable. En lugar de escribir nuevos prompts para cada ajuste, se puede:
- Seleccionar fragmentos específicos del texto y hacer preguntas puntuales sobre ellos [8:15].
- Ajustar la longitud del contenido con un solo clic: más largo, más corto o más detallado [8:50].
- Mantener el contexto completo del documento mientras se opera sobre secciones individuales.
Este nivel de control granular sobre los documentos resulta especialmente valioso para profesionales del derecho que necesitan precisión en cada cláusula. La posibilidad de iterar visualmente sin reformular prompts representa un cambio significativo en la experiencia de uso.
Si trabajas con documentos extensos —legales o de cualquier tipo— experimenta con estas técnicas y comparte qué resultados obtienes en la práctica.
